최근 들어 대규모 언어모델(Large Language Model), 이하 'LLM'과 다양한 생성형 (AIGenerative) AI 도구의 발전에 사람들의 관심이 쏠리고 있다. LLM은 그 규모와 정교함이 매년 평균 10배씩 증가하고 있는데, 2017년부터 LLM과 생성형 AI 도구의 성능이 점점 더 빠르게 향상되면서 2022년에는 텍스트와 이미지 측면에서 인간의 능력과 유사한 수준에 이르렀다. 인공지능이 텍스트, 이미지, 코딩, 오디오, 영상 등 대부분의 콘텐츠를 인간과 가까운 수준으로 생성할 수 있게 된 것이다. 인간은 관점에 따라 매우 강력한 경쟁자 또는 스스로의 노동 생산성을 크게 높여주는 동반자를 만난 셈이다. 또 다른 의미에서는 세상의 판도를 바꿀 법한 커다란 변화에 직면했다고 볼 수 있다. 변화의 파장이 클 뿐 아니라 속도가 제법 빠른 탓에 이제는 하루가 멀다고 쏟아지는 새로운 뉴스에 정신을 차리기 힘들 지경이다.

한편 챗GPT에 대한 과장 광고도 쏟아지고 있다. 챗GPT를 비롯한 인공지능은 아직 완벽하지 않다. 그러나 챗GPT와 같은 LLM 인공지능은 언어와 관련된 대부분의 애플리케이션에 지속적이고도 거대한 변화를 만들어낼 것이기에 과장 광고마저도 가까운 시일 내에 정당화될 수 있다고 본다. 이와 관련해 엔비디아(NVIDIA)의 대표 젠슨 황(Jensen Huang)은 "챗GPT는 컴퓨터 산업 분야에서 가장 위대한 발명품 중 하나"라고 평가했다. 마이크로소프트 창업자인 빌 게이츠는 "지금까지 인공지능은 읽고 쓸 수는 있었지만 내용을 이해하지는 못했다"며 "챗GPT와 같은 새로운 프로그램은 청구서나 이메일을 작성하는 데 도움을 주기 때문에 적지 않은 사무 업무를 더 효율적으로 만들 것이고, 결국 우리의 세상을 바꿀 것이다"라고 이야기했다. 

▶ 챗GPT라는 여섯 살짜리 신동

GPT 모델이 세상에 등장한 해는 2017년이다. 등장한 지 채 6년이 되지 않았는데도 데이터를 읽고 그 내용의 상관관계를 파악하기 시작했다. 챗GPT는 '세계 모든 도서관의 책을 읽고 이해한 여섯 살짜리 신동'이라고 할 수 있다. 물론 여섯 살 아이는 거짓말 등 실수를 한다. 다만 챗GPT라는 아이는 매우 빠르게 학습하기 때문에 해가 지날수록 이러한 실수를 더는 하지 않을 것이다. 지금까지 다수의 인공지능 모델은 의학, 법학 등 특정 응용 분야에 특화되어 훈련받아왔다. 챗GPT는 이와 다르게 인터넷 전체를 학습대상으로 삼는다. 즉 어느 거대한 도서관에 앉아 그 도서관이 보유한 모든 책을 읽고 또 다른 도서관으로 자리를 옮겨가며 학습하길 반복하는 식이다. 실제 도서관을 방문할 필요는 없다. 2004년부터 시작된 구글북스(Google Books)가 세계 다수의 대학교 도서관과 국립 도서관의 책을 스캔해서 제공하고 있기 때문이다. 2010년 기준 구글북스가 스캔한 도서만 무려 1억 3,000만 권에 달한다. 여섯 살 신동은 도서관 외에도 인터넷에 존재하는 무한에 가까운 텍스트를 학습 데이터로 이용한다.

신동은 두 번째 도움도 구글에서 받는다. 2017년 구글의 연구자들이 오픈소스로 내놓은 트랜스포머(Transformer) 모델은 특정 책에 명시적으로 표기되어있지 않은 질문에 답을 하기 위해 지금까지 읽은 책을 서로 연관시킨다. 그러나 인간의 도움 없이는 작동하지 못한다. 인간 교사는 새로운 지식을 확인하고 신동이 읽은 책에서 학습 오류를 수정한다. 이때 우리의 신동이 훌륭한 학생으로서 보인 성과는 이후 추가 학습 과정에서 고려된다. 인공지능 연구에서는 이를 '지도학습(Supervised learning)'이라고 한다. 

▶ 상상 초월의 속도로 성장하는 챗GPT

디지털 신동의 학습 속도는 갈수록 빨라지고 있다. GPT에서 P는 '사전학습(Pre-trained)'을 뜻하며 이 사전학습 수준을 표현하는 것이 '파라미터(Parameter)', 즉 매개변수의 수다. 2018년에 공개된 GPT-1의 파라미터 수는 1억 2,000만 개였고, 2019년 11월에 공개된 GPT-2는 15억 개였다. 2022년 5월 발표된 GPT-3는 1,750억 개다. 챗GPT는 GPT-3에 기초하고 있다. 2023년 3월에 공개된 GPT-4의 파라미터 수는 무려 100조 개에 달한다. 실로 경이로운 발전 속도다. 상상을 초월하는 속도로 성장하고 있는 이 신동은 최근 마이크로소프트에서 100억 달러의 장학금을 받았다. 그 덕분에 세상에 존재하는 대부분의 지식을 접하고, 더 많은 교사를 고용하며, 사실상 무제한으로 컴퓨터 성능을 사용할 수 있게 됐다.

하지만 챗GPT의 유예 기간은 끝이 났다. 추가 장학금이 필요하다면 전 세계 이용자가 던지는 질문에 답하면서 1인당 월 20불을 받아 스스로 장학금을 마련해야 한다. 기초 인공지능 연구를 통해 이 천재가 세상에 태어나도록 도와준 시장의 선두 주자인 구글마저 이 아이를 공격할 준비를 끝냈다. 아마존도 2023년 4월 베드록(Bedrock)이라는 LLM 기반 클라우드 서비스를 선보였다. 신동 챗GPT는 실패한 검색 서비스 빙Bing과 함께 이들 경쟁자의 공격에 맞서 시장을 장악해야 하는 무거운 과제를 마주했다.

챗GPT는 이미 학교 과제로 에세이를 작성하거나 자료를 요약하는 것 이상의 일을 할 수 있다. 사람들이 말하고, 쓰고, 분석하고, 정보를 제공하는 대부분의 영역에서 최소한 사람들의 작업을 더 쉽게 해주거나 자동화할 수 있다. 그러므로 챗GPT는 개인은 물론이고 특히 기업에서 그 잠재력이 크다고 말할 수 있다. 또한 챗GPT는 다른 데이터베이스와 결합할 수 있다. 이렇게 하면 일상 업무에서 비즈니스 데이터로 작업하는 과정도 간소화될 수 있다. 이 과정을 통해 우리의 디지털 신동은 디지털 비서로 재탄생한다. 앞으로는 챗GPT를 비롯한 생성형 AI 애플리케이션이 급증할 것이며 그 응용 분야가 확대됨은 물론 적용 사례들도 빠르게 늘어날 것이다.

▶ 인공지능과 공존하기 위해 필요한 노력 

인공지능과 공존하는 능력을 키우는 것이 긴요해진 생성형 AI 시대, 인공지능에 뒤처지지 않으려면 앞으로 인간에게는 어떤 역량이 필요할까? 이제는 프롬프트를 다루는 능력에 따라 인간 개개인에게 인공지능 격차가 발생할 수도 있다. 특히 현재 유료 챗GPT를 쓰는 사람과 경제적 부담으로 그러지 못하고 있는 이들 사이에도 시간이 지날수록 격차가 커질 수 있다.

이러한 상황에서 챗GPT 등 생성형 AI를 유능하게 사용하는 방법은 초·중·고등학교의 교육 내용에 이를 반영하는 것이다. 인간이 생성형 AI와 상호 보완할 수 있는 역량을 갖추려면 새로운 교육이 필요하기 때문이다. 이때는 모두가 생성형 AI 사용법을 잘 알고 있어서 생성형 AI가 인간 자신보다 더 잘할 수 있는 것이 무엇인지 개별적으로 인식하도록 하는 것이 교육의 목표가 될 것이다. 개인적으로는 생성형 AI를 다루는 데 부족한 기술이 무엇인지를 아는 것도 중요하다.

기하급수적으로 발전하는 생성형 AI에 대처하는 능력은 인간 개인의 직업적 성공과 다른 사람의 성공을 구분 짓는 핵심 역량 중 하나가 될 수 있다. 챗GPT 서비스 이용료가 넷플릭스 이용료보다 더 높게 책정돼 있기에 이러한 생성형 AI 도구 전반에 대한 접근에서 기회균등의 문제가 발생할 수 있다. 이 문제가 해결되지 않는다면 사람들 사이의 불평등은 계속해서 커질 것이다.

최근 북미와 유럽의 기업에서는 챗GPT 등 생성형 AI를 잘 다룰 수 있는 사람을 고용하기 시작했다. 이들을 '프롬프트 엔지니어(Prompt Engineer)'라고 부르는데, 이들은 다양한 산업 영역에서 생성형 AI를 통해 업무 자동화와 생산적인 브레인스토밍에 기여하고 있다.

오픈AI의 대표인 샘 올트먼Sam Altman은 2023년 2월 21일 트위터에서 "챗봇 페르소나를 위해 멋진 프롬프트를 작성하는 것은 놀랍도록 활용도가 높은 기술이며, 약간의 자연어로 프로그래밍하는 초기 수준의 기술을 요구한다"라고 말했다. 2000년 전후로 적지 않은 사람들이 구글 검색 방법을 배웠듯 앞으로는 프롬프트 엔지니어링이 인터넷 이용자 모두의 기초지식으로 자리잡을 것이다. 

2018년 구글의 CEO 순다르 피차이는 "인공지능은 인류가 지금까지 연구한 것 중 가장 중요한 것"이라고 말했다. 그리고 "인공지능은 전기나 불보다 더 심오한 무언가라고 생각한다"며 인공지능이 인류에 가져올 거대한 유용성을 강조했다. 인공지능이 전기나 불보다 심오한 이유는 그 진화 속도에 있다. 인간이 가진 강한 편견 중 하나가 내일은 오늘과 크게 다르지 않으리라고 생각하는 습관이다. 삼국 시대 또는 서구 중세 시대에는 올해와 내년의 차이가 없었을 수도 있다. 그러나 생성형 AI 시대에는 그렇지 않다. 단적으로 GPT-3가 GPT-4로 발전하는 데는 채 3년이 안 걸렸다. 전기나 불보다 심오한 도구가 놀라운 개선 속도를 보이면서 우리의 삶과 경제 행위를 바꾸고 있다.

Posted by 강정수 The Core 콘텐츠 기획 총괄

본 기사는 월간 HR Insight 2023. 5월호의 내용입니다. 

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